Jeszcze niedawno rozmowa o AI w kancelarii sprowadzała się do jednego pytania: czy prawnik może używać ChatGPT?

Dzisiaj to pytanie jest już za proste.

Na polskim rynku pojawiają się narzędzia, które łączą generatywną AI z profesjonalnymi bazami prawa, dokumentami kancelarii i codziennym środowiskiem pracy. LEX Expert AI działa bezpośrednio na treściach LEX. Libra ma ambicję stać się całym środowiskiem pracy prawnika. C.H.Beck przygotowuje Beck-Noxtua. Obok nich są Harvey, CoCounsel, Vincent AI, Microsoft 365 Copilot, Gemini, Claude i ChatGPT.

To oznacza, że zaczynamy przechodzić z etapu „prawnik eksperymentuje z chatbotem” do etapu, w którym AI staje się częścią infrastruktury kancelarii.

I właśnie tutaj robi się naprawdę interesująco. Bo najważniejszym pytaniem przestaje być: który model jest najmądrzejszy?

Znacznie ważniejsze brzmi:

który system daje prawnikowi najszybszą drogę od pytania do zweryfikowanego rezultatu?

Największa zmiana na rynku polega na tym, że polski prawnik nie musi już wybierać wyłącznie pomiędzy tradycyjnym systemem informacji prawnej a ogólnym modelem językowym.

Powstaje trzecia kategoria: AI pracujące na profesjonalnych źródłach prawa.

Najbardziej konkretnym przykładem jest obecnie LEX Expert AI. Wolters Kluwer przedstawia system jako konwersacyjne AI działające bezpośrednio w LEX, które odpowiada na pytania w oparciu o treści obejmujące między innymi akty prawne, orzecznictwo i komentarze. 

To istotna różnica.

Jeżeli pytamy ogólny model językowy o aktualny stan polskiego prawa, możemy otrzymać bardzo przekonująco napisaną odpowiedź. Problem polega na tym, że jej płynność językowa nie mówi nam praktycznie nic o jej poprawności prawnej.

W systemie powiązanym z profesjonalną bazą możemy przynajmniej przejść od odpowiedzi do konkretnego przepisu, orzeczenia albo komentarza i samodzielnie sprawdzić tok rozumowania.

Nie oznacza to jednak, że problem halucynacji znika.

Model nadal może źle zinterpretować prawdziwy przepis, pominąć wyjątek, połączyć niewłaściwe linie orzecznicze albo wyprowadzić z prawidłowych źródeł błędny wniosek.

To rozróżnienie warto zapamiętać:

odpowiedź oparta na zweryfikowanych źródłach nie jest tym samym co zweryfikowana odpowiedź.

Libra pokazuje, dokąd ten rynek prawdopodobnie zmierza

Jeszcze ciekawsza jest Libra by Wolters Kluwer.

Nie chodzi już tylko o zadanie pytania prawnego. Producent opisuje Librę jako AI Workspace, który ma łączyć materiały LEX z dokumentami kancelarii lub działu prawnego, draftingiem, analizą, review, gotowymi asystentami AI i możliwością tworzenia własnych asystentów. Dochodzą do tego integracje z narzędziami używanymi przez prawników, między innymi Wordem i Outlookiem. 

To dużo ważniejsza zmiana niż kolejny wzrost wyniku modelu w benchmarku.

Prawnik nie traci przecież większości czasu na samo wpisanie pytania do wyszukiwarki. Traci go na odnajdywanie właściwych wersji dokumentów, przeglądanie wcześniejszych spraw, porównywanie klauzul, analizę korespondencji, przygotowanie pierwszej wersji pisma i późniejsze poprawki.

Jeżeli AI potrafi pracować nad całym tym obiegiem informacji, staje się czymś więcej niż chatbotem.

Zaczyna być warstwą roboczą nad wiedzą kancelarii.

Można sobie wyobrazić proces:

pytanie prawne → źródła → dokumenty klienta → analiza → porównanie → projekt dokumentu → weryfikacja prawnika → finalizacja.

I tutaj pojawia się paradoks, który będzie jednym z najważniejszych problemów legal AI.

Im bardziej użyteczny system, tym więcej danych musi zobaczyć.

A im więcej widzi, tym poważniejsze stają się kwestie uprawnień, retencji, audytu, podwykonawców, eksportu danych i bezpieczeństwa.

Beck-Noxtua może być ważnym konkurentem, ale trzeba zachować ostrożność

Drugim naturalnym kierunkiem dla polskiego rynku jest połączenie AI z Legalisem.

C.H.Beck oficjalnie zapowiedział Beck-Noxtua już w grudniu 2025 r. Produkt miał łączyć zasoby C.H.Beck i Legalis z technologią Noxtua oraz oferować między innymi research, analizę i przygotowywanie dokumentów.

Pierwotnie mówiono o udostępnieniu rozwiązania polskim prawnikom wiosną 2026 r.

Problem w tym, że 4 września 2026 r. komunikat dotyczący współpracy C.H.Beck z Krajową Izbą Radców Prawnych nadal mówił o Beck-Noxtua jako rozwiązaniu dostępnym „już wkrótce”. 

Najbardziej rozsądny wniosek jest więc taki, że harmonogram został przesunięty albo produkt nie osiągnął jeszcze pełnej, szerokiej dostępności w pierwotnie zapowiadanej formule. W materiale źródłowym nie znaleziono wystarczającej podstawy, aby 8 września 2026 r. traktować Beck-Noxtua jako produkt powszechnie dostępny dla wszystkich polskich kancelarii. 

To nie przekreśla projektu. Wręcz przeciwnie.

Jeżeli Beck-Noxtua rzeczywiście połączy dobre AI z głęboką zawartością Legalis, rynek polskiego legal AI może szybko stać się znacznie bardziej konkurencyjny.

A co z Harvey, CoCounsel i Vincent AI?

Globalne platformy legal AI mają trochę inne zastosowanie.

Harvey jest projektowany przede wszystkim jako środowisko pracy nad dokumentami, draftingiem, wiedzą organizacji i zadaniami prawnymi o dużej skali. Producent deklaruje między innymi SSO, logi audytowe, kontrolę cyklu życia danych, regiony danych obejmujące UE oraz brak wykorzystywania danych klientów do trenowania modeli. 

CoCounsel Thomson Reuters jest natomiast mocno związany z profesjonalnymi zasobami takimi jak Westlaw i Practical Law. W jurysdykcjach dobrze pokrywanych przez ten ekosystem może być niezwykle interesującym narzędziem do researchu, analizy dokumentów i draftingu. 

Vincent AI od vLex celuje z kolei w research wielojurysdykcyjny oraz analizowanie dokumentów w kontekście szerokiej bazy prawnej.

Dla polskiej kancelarii problem jest jednak prosty.

Nie ma podstaw, aby zakładać, że globalny produkt automatycznie posiada równie głębokie pokrycie prawa polskiego jak LEX lub Legalis.

Dlatego Harvey może być świetny do pracy transgranicznej, due diligence albo analizy dużej liczby dokumentów, a jednocześnie nie być najlepszym samodzielnym źródłem odpowiedzi na pytanie o aktualny stan polskiego prawa.

ChatGPT, Claude, Gemini i Copilot nadal mają ogromny sens

To nie znaczy, że narzędzia ogólne stają się dla prawników zbędne.

Przeciwnie.

Po prostu należy przestać traktować je jak zamiennik systemu informacji prawnej.

Microsoft 365 Copilot może być niezwykle przydatny tam, gdzie prawnik większość dnia spędza w Outlooku, Wordzie, Teams, Excelu i SharePoint. Gemini może robić podobną pracę w środowisku Google Workspace.

Claude i ChatGPT świetnie nadają się do reorganizacji tekstu, tworzenia checklist, streszczania, tłumaczenia roboczego, przygotowania tabel, generowania pytań do due diligence czy tworzenia pierwszych wersji dokumentów.

Kluczowa różnica dotyczy kontekstu zastosowania.

Pytanie „uporządkuj argumentację w tym piśmie” jest czymś zupełnie innym niż:

„podaj mi aktualny stan prawny w Polsce i przygotuj gotową opinię”.

W pierwszym przypadku model pracuje nad dostarczonym materiałem.

W drugim zaczynamy wymagać od niego funkcji profesjonalnego systemu informacji prawnej i eksperckiego osądu.

I właśnie tutaj ryzyko rośnie.

Badania studzą najbardziej odważne wizje

Marketing legal AI rozwija się obecnie szybciej niż niezależne dowody dotyczące jakości komercyjnych systemów na polskich sprawach.

Szczególnie interesujące jest badanie dotyczące polskiego egzaminu kwalifikacyjnego do Krajowej Izby Odwoławczej. Testowano między innymi GPT-4.1, Claude 4 Sonnet oraz Bielik-11B-v2.6.

Modele osiągały zadowalające wyniki w części dotyczącej wiedzy.

Żaden nie zdał jednak części praktycznej.

Autorzy wskazywali między innymi na halucynacje, nieprawidłowe odwołania prawne i problemy z rozumowaniem. Co więcej, badanie pokazało również problem z ocenianiem odpowiedzi prawnych przez inne modele językowe. Ocena LLM mogła istotnie odbiegać od oceny oficjalnej komisji. 

Jednocześnie inne badania nad polskim prawem pokazywały bardzo dobre wyniki modeli w wąsko zdefiniowanych zadaniach klasyfikacyjnych.

To nie jest sprzeczność.

AI może świetnie znaleźć określoną klauzulę w tysiącu umów, sklasyfikować dokument, stworzyć streszczenie albo odnaleźć podobne fragmenty.

Znacznie trudniejszym problemem jest kompletne ustalenie aktualnego stanu prawnego, rozstrzygnięcie konfliktu zasad, dostrzeżenie rzadkiego wyjątku albo podjęcie strategicznej decyzji procesowej. 

To prowadzi do bardzo praktycznego wniosku.

Nie pytajmy, czy model jest „dobry w prawie”.

Pytajmy, w jakim dokładnie zadaniu jest dobry i ile kosztuje sprawdzenie jego pracy.

Najważniejszym benchmarkiem powinien być czas do zweryfikowanego rezultatu

Kancelarie popełnią błąd, jeżeli będą porównywać narzędzia wyłącznie na podstawie szybkości generowania odpowiedzi.

Liczy się coś innego.

Załóżmy, że AI przygotowuje analizę w 10 minut, ale później prawnik potrzebuje 90 minut, żeby ją poprawić.

Jeżeli ręcznie wykonałby tę pracę w 45 minut, automatyzacja nie ma sensu.

Ale jeżeli AI przeprowadza pierwszą analizę w 20 minut, a profesjonalna kontrola zajmuje kolejne 30 minut zamiast czterech godzin ręcznej pracy, mamy bardzo wartościowy przypadek zastosowania. 

Dlatego kancelaria powinna budować własne testy.

Nie pytać po dwóch tygodniach użytkowników: „czy podoba wam się AI?”.

Trzeba mierzyć, ile błędów system znajduje, ile pomija, czy cytowane orzeczenia istnieją, czy faktycznie wspierają podaną tezę, ile czasu zajmuje review i ile kosztuje błąd.

Dopiero wtedy można ocenić realny zwrot z inwestycji.

Największym problemem prawnika nie jest AI Act. Jest nim kontrola nad informacją

W dyskusji o AI bardzo łatwo zacząć od AI Act.

Dla kancelarii równie ważne, a często bardziej praktyczne, są jednak tajemnica zawodowa, RODO i bezpieczeństwo informacji.

Art. 6 Prawa o adwokaturze nakłada na adwokata obowiązek zachowania w tajemnicy wszystkiego, czego dowiedział się w związku z udzielaniem pomocy prawnej. Analogiczne obowiązki dotyczą radców prawnych. Zasady wykonywania zawodu wymagają również odpowiedniego zabezpieczenia informacji przetwarzanych elektronicznie. 

Nie wynika z tego generalny zakaz używania chmury albo generatywnej AI. Wynika coś bardziej wymagającego. Kancelaria powinna wiedzieć, co faktycznie dzieje się z powierzonymi danymi.

Czy prompty są wykorzystywane do treningu? Jak długo przechowywane są pliki? Gdzie znajdują się dane? Kto jest podprocesorem? Czy dostępne jest DPA? Czy administrator może wymusić kasowanie? Czy system obsługuje role, SSO i logi audytowe? Co dzieje się z danymi wysyłanymi jako feedback? 

To właśnie dlatego konto konsumenckie i rozwiązanie enterprise nie powinny być traktowane jako ten sam produkt tylko dlatego, że na ekranie pojawia się podobne okno czatu.

AI literacy już nie jest opcjonalnym dodatkiem

AI Act wprowadza również bardzo praktyczny obowiązek, który dotyczy znacznie większej liczby organizacji niż spektakularne systemy wysokiego ryzyka.

Chodzi o AI literacy.

Podmioty stosujące AI powinny podejmować środki zapewniające odpowiedni poziom kompetencji osób korzystających z tych systemów, z uwzględnieniem ich wiedzy, doświadczenia, szkolenia oraz kontekstu zastosowania. Wymóg ten stosuje się od 2 lutego 2025 r. 

W praktyce trudno więc uznać za wystarczający model:

„kupiliśmy wszystkim dostęp do AI i napisaliśmy w e-mailu, żeby uważać”.

Rozsądne wdrożenie powinno obejmować zasady korzystania z AI, szkolenie personelu, określenie niedopuszczalnych zastosowań, procedurę sprawdzania odpowiedzi oraz podstawową wiedzę o halucynacjach, poufności i danych osobowych. 

Warto też uważać na nieaktualne opracowania. Po zmianach AI Act z lipca 2026 r. zasadnicze wymogi dotyczące systemów wysokiego ryzyka klasyfikowanych na podstawie załącznika III mają być stosowane od 2 grudnia 2027 r. Starsze materiały wskazujące 2 sierpnia 2026 r. są w tym zakresie nieaktualne. 

Prawnik nie potrzebuje jednego AI

Najciekawszy wniosek z obecnego rynku jest taki, że prawdopodobnie nie wygra jeden „najlepszy chatbot dla prawników”.

Znacznie bardziej logiczna jest architektura kilku warstw.

Do prawa polskiego potrzebujemy systemu z profesjonalnym korpusem źródeł. Do pracy na własnych dokumentach kancelarii potrzebujemy bezpiecznego workspace’u z kontrolą dostępu.

Do poczty, spotkań, prezentacji, streszczania i codziennej pracy biurowej często lepszy będzie Copilot, Gemini albo kontrolowana wersja ogólnego modelu. Taki model jest również zgodny z praktycznymi rekomendacjami wynikającymi z analizy rynku. Właśnie tutaj widzę największą zmianę najbliższych lat. Legal AI nie będzie polegać na zadawaniu pytań robotowi. Będzie coraz bardziej przypominać warstwę operacyjną kancelarii, która łączy prawo, dokumenty klientów, wewnętrzne know-how i automatyczne workflow.

Ale prawnik nadal pozostanie ostatnią warstwą kontroli.

Przynajmniej na razie najlepszą metaforą dla AI w kancelarii nie jest „cyfrowy partner”. Znacznie trafniejszy jest niesamowicie szybki junior research assistant, który potrafi zrobić ogromną ilość pracy, ale którego wynik trzeba sprawdzić przed podpisaniem się własnym nazwiskiem. 

I być może właśnie takie podejście pozwoli kancelariom wykorzystać AI bez popadania w dwie skrajności: bez bezkrytycznego zachwytu i bez udawania, że technologia niczego w tym zawodzie nie zmieni.

Źródła